Che cosa significa in pratica
L’implementazione dell’IA dovrebbe iniziare da un processo concreto, un responsabile di business e un risultato misurabile, non dalla scelta dello strumento più pubblicizzato.
Quando la soluzione aiuta davvero
Ha più senso quando il team perde tempo a ricopiare dati, preparare riepiloghi o gestire richieste semplici. L’impiego dovrebbe derivare da un problema concreto, non dalla sola disponibilità di una nuova funzionalità.
Come preparare l’implementazione
Prima bisogna descrivere il processo attuale, il suo costo e le persone responsabili. Il progetto pilota dovrebbe essere piccolo, reversibile e basato su dati che l’azienda ha diritto di usare. Una volta confermato il valore, la soluzione può essere estesa ad altri team. In pratica è utile scegliere un processo, misurarne tempi ed errori attuali e avviare il pilota su un campione limitato con una persona che approvi il risultato.
Un limite da non trascurare
Acquistare molti strumenti prima di organizzare dati e responsabilità solitamente trasferisce soltanto il caos in un nuovo sistema. Prima dell’avvio occorre quindi definire chi decide, le regole di escalation e il modo di fermare la soluzione in sicurezza.
Come verificare il risultato
In questo caso bisogna misurare il tempo per pratica, la percentuale di correzioni umane, il costo e il numero di casi che il sistema non dovrebbe gestire. Il risultato va confrontato con il precedente metodo di lavoro, separatamente per i casi ordinari e le eccezioni difficili.
